你的 PLM，是資料倉庫，還是決策中心？
【你的 PLM，是資料倉庫，還是決策中心？】 許多企業投入大量資源建置 PLM，累積了產品、BOM、ECO、ECN、品質與供應鏈等關鍵資訊，但當管理階層需要掌握營運現況時，往往仍得依賴 Excel 匯出、人工彙整，甚至等待 IT 部門製作報表。 Aras [...]
Aras PLM 專家呼籲─ 企業的資料準備好，AI運用才能如虎添翼
【Aras PLM 專家呼籲─ 企業的資料準備好，AI運用才能如虎添翼】 近兩年，每一家企業都在談 AI。 有人期待 AI 幫忙寫報告、 [...]
AI 可以替工程師工作，但誰來管理 AI？ 讓 Aras 為您娓娓道來
2024 年，企業開始導入 AI。 2025 年，大家開始比較誰的 AI 比較聰明。 到了 2026 [...]
PDF 不只是文件，更是企業最有價值的知識資產 ─ Aras PLM 讓您上傳PDF格式規格書更有效率
在許多製造業與研發團隊中，每天都會收到大量的規格書（Specification）、客戶需求文件、法規文件與技術標準，大多都是 PDF 格式。 問題是——PDF 很容易閱讀，卻很難管理。工程師往往需要花費大量時間，一頁一頁閱讀規格書，手動將需求重新輸入到 PLM 系統，不但耗時，也容易因為人工轉錄而產生錯誤，甚至遺漏重要的表格、圖片或需求關聯性。 Aras PLM [...]
PLM 的下一場革命：從 Low-Code 到 Model-Driven， ─ 製造業真正管理的從來不是資料，而是知識
二十年前，製造業導入 PLM（產品生命週期管理）時，最大的痛點很單純： 「系統太僵化，無法符合企業需求。」 每一家企業的研發流程不同、變更流程不同、產品結構不同，甚至品質管理與法規要求也都不同。 於是，PLM 開始走向高度客製化，而 Low-Code 的概念也逐漸興起。 Low-Code [...]
當 PLM 不再只是管理資料， ─ Aras PLM 為何獲得 Gartner Leader 的肯定？
製造業正在經歷一場前所未有的變革。 產品不再只是機械結構，而是融合了軟體、電子、AI 與服務的複雜系統。 過去研發部門所熟悉的產品生命週期管理（PLM），也正悄悄改變它的角色。 多年來，PLM 一直扮演企業的「產品資料管理中心」，管理 BOM、圖檔、變更、文件與版本控制。 但在 AI [...]
當產品型號越來越多，企業真正失控的往往不是生產，而是BOM ─ Aras PLM 不只管BOM，更管各類BOM類別
許多製造業在成長過程中都會遇到同樣的問題。 原本只有一種產品，後來衍生出客製化版本； 客戶增加了特殊規格，於是工程師複製一份 BOM 修改； 新的市場需求出現，再複製另一份 BOM。 久而久之，公司累積了數十種、數百種甚至數千種產品規格。 然而當企業規模越來越大時，問題也開始浮現。 [...]
AI 時代真正的競爭力，是您的工程知識是否被妥善管理 ─ Aras PLM 為您鋪AI數位轉型之路
最近幾年，AI 幾乎成為所有企業數位轉型的核心議題。 許多企業都在思考如何導入 AI、如何建立 AI Agent、如何運用生成式 AI 提高工作效率。 然而，當大家都將焦點放在 [...]
高度複雜電子業資料整合救星─ Aras PLM 是您的首選
在臺灣，高科技電子產業發展蓬勃，但相較之下也面臨許多真正難管理的，早已不是單一產品，這些產品後有許多資料關係，很多出問題的樣本產品背後，可能都不是單純設計錯誤，比如說，一個熱當（Thermal Hotspot）問題，可能有以下肇因： 設計版本 包裝限制 供應鏈替代料件 製造良率 韌體更新 測試條件 在特定情境下交互影響後才浮現的結果。 [...]
AI 導入失敗的真正原因，不是技術，而是缺乏「資料情境」─ 選擇 Aras PLM 讓您的企業長出一對可以飛翔的翅膀
許多企業近年積極投入 AI，希望透過生成式人工智慧提升研發效率、縮短決策時間，甚至讓工程師能快速從大量資料中找到答案。 但現實卻是—— AI 很聰明，卻常常答錯最關鍵的問題。 它可能不知道哪一版圖面才是最新版； 它可能無法判斷某項需求是否已被工程變更取代； 它可能看得到 BOM，卻看不懂零件之間的配置邏輯； [...]